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RAPID-Net: Accurate Pocket Identification for Binding-Site-Agnostic Docking

Created by
  • Haebom

저자

Yaroslav Balytskyi, Inna Hubenko, Alina Balytska, Christopher V. Kelly

개요

RAPID-Net은 심층 학습 기반의 결합 포켓 예측 알고리즘으로, 도킹 파이프라인과의 원활한 통합을 통해 정확한 결합 포켓 및 특징 예측을 제공한다. PoseBusters 벤치마크에서 RAPID-Net 기반 AutoDock Vina는 RMSD < 2 Å 및 PoseBusters 화학적 타당성 기준을 충족하는 Top-1 포즈를 54.9% 달성하여 DiffBindFR(49.1%)을 능가했다. 일반화 능력 평가를 위한 PoseBusters의 가장 어려운 시간 분할(2021년 9월 30일 이후 제출된 구조)에서도 RAPID-Net 기반 AutoDock Vina는 53.1%의 성과를 거두었으며, 포즈 순위 매기기가 샘플링보다 정확도의 주요 병목 현상임을 보여주었다. 경량 추론, 확장성 및 경쟁력 있는 정확도를 바탕으로 대규모 가상 스크리닝에 적합하며, PUResNet 및 Kalasanty 등 다른 포켓 예측 도구보다 우수한 성능을 보였다. 약리학적으로 관련된 표적에 대한 성능을 통해 신약 개발 가속화 가능성을 입증하였고, 원격 기능 부위를 정확하게 식별하여 알로스테릭 억제제 설계의 새로운 기회를 제공한다. SARS-CoV-2의 RNA 의존성 RNA 중합효소의 경우, 기존 예측기가 주로 정직성 포켓만 주석하고 이차 공동을 간과하는 반면, RAPID-Net은 더 광범위한 잠재적 결합 포켓을 찾아냈다.

시사점, 한계점

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시사점:
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심층 학습 기반의 정확한 결합 포켓 예측 알고리즘으로 도킹 정확도 향상 및 대규모 가상 스크리닝에 활용 가능하다.
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기존 방법보다 우수한 성능을 보이며, 알로스테릭 억제제 설계 등 새로운 가능성을 제시한다.
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SARS-CoV-2 RNA 의존성 RNA 중합효소와 같은 복잡한 표적에 대한 새로운 결합 포켓 발견 가능성을 보여준다.
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포즈 순위 매기기가 도킹 정확도 향상의 주요 과제임을 시사한다.
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한계점:
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PoseBusters의 가장 어려운 시간 분할에서는 AlphaFold 3에 비해 성능이 다소 낮았다. (53.1% vs 59.5%)
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특정 한계점에 대한 구체적인 언급은 논문에서 찾아볼 수 없다. 추가적인 연구를 통해 한계점을 명확히 밝힐 필요가 있다.
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